(57)【要約】【課題】  所得証明書類の画像データの信頼性の有無を判定して、効率的に与信判定をすること。【解決手段】  顧客の属性情報および信用情報を保存する顧客ＤＢと、顧客端末から送られてくる２種類以上の所得証明書類の画像データを受信する画像データ受信手段と、受信した画像データから文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、抽出した文字情報を用いて各所得証明書類の予め定められた項目を比較して所得証明書類の信頼性の有無を判定する書類信頼性判定手段と、顧客から融資の申込または変更の要求があったときに、書類信頼性判定手段によって該顧客の所得証明書類について信頼性有りと判定された場合は、該顧客の属性情報および信用情報をもとに融資条件を演算し、該融資条件を基本与信として出力する基本与信演算手段と、該顧客の所得証明書類の文字情報をもとに基本与信を補正して該顧客に対する融資条件として出力する与信補正手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客端末から通信回線を介して送られてくる通帳その他の所得証明書類の画像データを受信し、該画像データをもとに融資条件の判定を行う与信判定システムであって、
顧客の属性情報および信用情報を保存する顧客データベースと、
前記顧客端末から送られてくる少なくとも２種類の所得証明書類の画像データを受信する画像データ受信手段と、
受信した画像データから文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、
抽出した文字情報を用いて各所得証明書類の予め定められた項目を比較して所得証明書類の信頼性の有無を判定する書類信頼性判定手段と、
顧客から融資の申込または変更の要求があったときに、前記書類信頼性判定手段によって該顧客の所得証明書類について信頼性有りと判定された場合は、該顧客の属性情報および信用情報をもとに融資条件を演算し、該融資条件を基本与信として出力する基本与信演算手段と、
該顧客の所得証明書類の文字情報をもとに前記基本与信を補正して該顧客に対する融資条件として出力する与信補正手段と、
を備えたことを特徴とする与信判定システム。
【請求項２】
前記融資条件は、少なくとも利用限度額と利率を項目として有し、各項目は順序識別可能なＩＤによってランク付けされており、
前記項目ごとののＩＤを組み合わせて形成されるランクＩＤによって融資条件が特定される与信情報テーブルと、
ポイント値にもとづいて、ランクＩＤの項目ごとのＩＤを変更する補正ルールを保存する補正ルールテーブルと、を備え、
前記基本与信演算手段は、前記基本与信に対応するランクＩＤを抽出し、
前記与信補正手段は、前記所得証明書類として通帳の取引内容によって前記ポイント値を算出し、当該算出したポイント値にもとづいて前記補正ルールテーブルを参照して該当する補正ルールを抽出すると共に、当該抽出した補正ルールに従って前記基本与信演算手段によって抽出した前記ランクＩＤの項目ごとのＩＤを変更し、前記与信情報テーブルを参照して変更後の項目ごとのＩＤによって形成されるランクＩＤに対応する融資条件を抽出し、該抽出した融資条件を出力することを特徴とする請求項１に記載の与信判定システム。
【請求項３】
所定期間におけるＡＴＭ取引時手数料発生回数、クレジットまたはＡＴＭ出金の給与に対する割合、公共料金の給与に対する割合、および、家賃または住宅ローンの給与に対する割合の夫々のカテゴリについてポイント値を設定したポイント算出テーブルを備え、
前記与信補正手段は、顧客の所得証明書類の文字情報をもとに前記ポイント算出テーブルを参照して、カテゴリごとにポイント値を抽出し、該抽出したポイント値の合計値を用いて前記補正ルールを抽出することを特徴とする請求項２に記載の与信判定システム。
【請求項４】
企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルを備え、
前記書類信頼性判定手段は、前記所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の属性情報から該当する企業の支給額算定テーブルにアクセスして顧客の年収額に対応する係数を抽出し、顧客の年収額と前記抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算し、該乖離率を用いて信頼性の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一に記載の与信判定システム。
【請求項５】
前記支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータ数が予め定められた所定値未満の場合は、企業の支給額算定テーブルに替えて、当該企業と同一業種の他の企業のデータを用いて作成した支給額算定テーブルを使用することを特徴とする請求項４に記載の与信判定システム。
【請求項６】
前記支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの取得時期に応じて前記支給額算定テーブルの有効度を演算し、前記書類信頼性判定手段は、該有効度と前記乖離率とにもとづいて信頼性の有無を判定することを特徴とする請求項４または５に記載の与信判定システム。
。
【請求項７】
企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルを備え、
前記書類信頼性判定手段は、前記所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の属性情報から該当する企業の支給額算定テーブルにアクセスして顧客の年収額に対応する係数を抽出し、顧客の年収額と前記抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算し、該乖離率を用いて信頼性の有無を判定し、
前記与信補正手段は、該乖離率にもとづいて、前記ランクＩＤのうち、利用限度額に対応するＩＤを変更することを特徴とする請求項２記載の与信判定システム。
【請求項８】
企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルと、
年収額と前記支給額算定テーブルの係数から算出される想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率と、前記支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの有効度とに対応してポイント値が設定された妥当性判定テーブルと、
を備え、
前記書類信頼性判定手段は、前記所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の属性情報から該当する企業の前記支給額算定テーブルにアクセスして該顧客の年収額に対応する係数を抽出し、該顧客の年収額と前記抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算する一方、前記支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの取得時期に応じて前記支給額算定テーブルの有効度を演算し、前記妥当性判定テーブルを参照して、当該演算した乖離率と有効度とに対応するポイント値を抽出し、該ポイント値が予め定めた所定値以上か否かによって信頼性の有無を判定し、
前記与信補正手段は、前記ポイント算出テーブルからカテゴリごとに抽出したポイント値の前記合計値と前記妥当性判定テーブルのポイント値とにもとづいて前記補正ルールを抽出することを特徴とする請求項３に記載の与信判定システム。
【請求項９】
顧客端末から通信回線を介して送られてくる通帳その他の所得証明書類の画像データを管理サーバで受信し、前記所得証明書類の記載内容の改竄の有無を判定する書類改竄判定方法であって、
前記管理サーバにおいて、
企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルを記憶するステップと、
前記顧客端末から送られてくる少なくとも２種類の所得証明書類の画像データを受信するステップと、
受信した画像データから文字情報を抽出するステップと、
前記所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の勤務する企業の前記支給額算定テーブルにアクセスして顧客の年収額に対応する係数を抽出し、顧客の年収額と前記抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算し、該乖離率を用いて改竄の有無を判定するステップと、
を含むことを特徴とする書類改竄判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、与信判定の際に提出される書類の改竄の有無を検出すると共に提出された書類をもとに与信限度額や利率などの条件を判定する与信判定システム及び書類改竄判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、クレジットカード等の新規契約の申込手続や契約内容の変更手続を行う場合、申込者（顧客）から所得証明書類の写しを郵送等によって取得していた。今後は手続の効率化および顧客に対する便宜の向上のため、スキャニング等により電子化された所得証明書類の画像データを、インターネット等の通信回線を介して取得する方法が考えられる。しかし、この方法による場合、所得証明書類が電子化されるため、申込者（顧客）が、画像データを編集し、所得証明書類の内容を改竄したとしても、改竄の有無を判定することが難しいという問題がある。たとえ、実際に改竄される可能性は低いとしても、このようなリスクのるある状況下では、所得証明書類の画像データで手続を行うことは困難である。
【０００３】
一方、与信判定のために所得証明書類の電子データを用いる技術として、たとえば、特許文献１では、ユーザ用コンピュータから送られてくる与信付与に必要な情報を受信し、あらかじめ複数の金融機関から提供された与信付与条件と夫々比較して、与信付与の可否を判定し、与信付与可の場合は最も有利な条件で融資を受けられる金融機関を選択してユーザに与信結果を通知するシステム及び方法が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２には、銀行の預金口座への給与振込データを用いて可処分給与額を算出し、これに所定の乗率を乗算して利用限度額を算出する方法および装置が記載されている。
【特許文献１】特開２００２−９２３６５号公報
【特許文献２】特開２００４−８６６３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の特許文献に記載されている技術は、データの改竄の検出を目的としたものではなく、またこの結果を与信判定処理に取り入れるものではない。このため、改竄されたデータが用いられた場合は正しい与信判定ができない虞がある。
【０００６】
特許文献２に記載の技術は、利用者の預金口座情報を逐次入力して与信判定を行うものであるが、銀行のシステムとの連携に要する費用が掛かり、また預金口座情報以外の情報については上述の問題が残存する。
【０００７】
本発明は上述のかかる事情に鑑みてなされたものであり、顧客（申込者）から送信された所得証明書類の画像データの信頼性を判定し、万一、内容が改竄された所得証明書類の画像データが送信されたとしても、高い精度で改竄を検出することができ、また、取得した所得証明書類に記載されている情報を用いて効率的に与信判定をすることのできる与信判定システム及び書類改竄判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明に係わる与信判定システムは、顧客端末から通信回線を介して送られてくる通帳その他の所得証明書類の画像データを受信し、該画像データをもとに融資条件の判定を行う与信判定システムであって、顧客の属性情報および信用情報を保存する顧客データベースと、顧客端末から送られてくる少なくとも２種類の所得証明書類の画像データを受信する画像データ受信手段と、受信した画像データから文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、抽出した文字情報を用いて各所得証明書類の予め定められた項目を比較して所得証明書類の信頼性の有無を判定する書類信頼性判定手段と、顧客から融資の申込または変更の要求があったときに、書類信頼性判定手段によって該顧客の所得証明書類について信頼性有りと判定された場合は、該顧客の属性情報および信用情報をもとに融資条件を演算し、該融資条件を基本与信として出力する基本与信演算手段と、該顧客の所得証明書類の文字情報をもとに基本与信を補正して該顧客に対する融資条件として出力する与信補正手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明では、２つ以上の所得証明書類について予め定めた所定の項目を比較して、改竄の有無を含む所得証明書類の信頼性を判定する。また、所得証明書類について信頼性有りと判定された場合は、まず顧客の属性等の情報によって基本与信を判定し、次に、所得証明書類の所定の記載事項にもとづいて該基本与信を補正することによって精度の高い与信判定を実現する。
【００１０】
ここで、「属性情報」とは、氏名、年令、住所など個人を特定するための情報のほか、勤務先の業種や職種、持ち家の有無などの付随情報を含む。「信用情報」とは、融資の契約内容や支払状況、残高などの取引経歴であり、個人の経済的信用度を表す情報である。また、「文字情報」は、計算機によって処理可能なコードとして扱うことができれば足り、いわゆる文字以外に、記号、数字なども含む。「通帳」は、預金通帳や貯金通帳、また、ネット通帳やバンクステートメントなども含む。
【００１１】
本発明に係わる与信判定システムでは、さらに、融資条件は、少なくとも利用限度額と利率を項目として有し、各項目は順序識別可能なＩＤによってランク付けされており、項目ごとののＩＤを組み合わせて形成されるランクＩＤによって融資条件が特定される与信情報テーブルと、ポイント値にもとづいて、ランクＩＤの項目ごとのＩＤを変更する補正ルールを保存する補正ルールテーブルと、を備え、基本与信演算手段は、基本与信に対応するランクＩＤを抽出し、与信補正手段は、所得証明書類として通帳の取引内容によってポイント値を算出し、該ポイント値にもとづいて補正ルールテーブルを参照して該当する補正ルールを抽出すると共に、該抽出した補正ルールに従って基本与信演算手段によって抽出したランクＩＤの項目ごとのＩＤを変更し、与信情報テーブルを参照して変更後の項目ごとのＩＤによって形成されるランクＩＤに対応する融資条件を抽出し、該抽出した融資条件を出力することを特徴とする。
【００１２】
すなわち、利用限度額や利率などの融資条件の項目ごとに数字やアルファベットなどの順序識別可能なＩＤによってランク付けを行い、このＩＤの組み合わせによってランクＩＤを形成し、ランクＩＤによって融資条件を特定できるようにしておく。たとえば、一桁目は利率、二桁目と三桁目は利用限度額などである。ある項目について、その決定条件によって複数の桁を割り当て可能にすることも本発明の特徴の一つである。一方、通帳の予め定められた所定の取引内容によって正または負のポイントを加算していき、そのポイント合計値にもとづいて、補正ルールテーブルから該当する補正ルールを抽出する。通常、補正ルールテーブルには、夫々の補正ルールを実行するプログラムのＩＤが格納される。
【００１３】
この補正ルールは、ランクＩＤのどの桁についていくつ増減させるかというルールであり、これによって、ランクＩＤを補正し、補正後のランクＩＤに対応する融資条件を抽出して出力する。
これにより、複数の条件（項目）によって構成される基本与信を効率的に補正することができる。
【００１４】
なお、以下に述べる乖離率にもとづいて、上記のランクＩＤのうち、利用限度額に対応するＩＤを変更するようにすると、所得証明書類の画像データ改竄にもかかわらず融資をしてしまうというリスクを低減でき、より精度の高い与信判定が可能となる。
【００１５】
また、ポイント値の管理としては、所定期間におけるＡＴＭ取引時手数料発生回数、クレジットまたはＡＴＭ出金の給与に対する割合、公共料金の給与に対する割合、および、家賃または住宅ローンの給与に対する割合の夫々のカテゴリについてポイント値を設定したポイント算出テーブルを設けて、与信補正手段は、顧客の所得証明書類の文字情報をもとにポイント算出テーブルを参照して、カテゴリごとにポイント値を抽出し、該抽出したポイント値の合計値を用いて補正ルールを抽出するようにすると良い。
【００１６】
本発明に係わる与信判定システムは、さらに、企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルを備え、書類信頼性判定手段は、所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の属性情報から該当する企業の支給額算定テーブルにアクセスして顧客の年収額に対応する係数を抽出し、顧客の年収額と抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額（すなわち給与振込額）との乖離率を演算し、該乖離率を用いて信頼性の有無を判定することを特徴とする。
【００１７】
本発明では、支給額算定テーブルを用いて算出した想定差引支給額と、通帳の差引支給額との乖離率によって信頼性の有無を判定する。
【００１８】
好ましくは、支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータ数が予め定められた所定値未満の場合は、企業の支給額算定テーブルに替えて、当該企業と同一業種の他の企業のデータを用いて作成した支給額算定テーブルを使用するようにすると良い。これにより、データ不足による判定精度の低下を防止することができる。
【００１９】
さらに好ましくは、支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの取得時期に応じて支給額算定テーブルの有効度を演算し、書類信頼性判定手段は、該有効度と乖離率とにもとづいて信頼性の有無を判定するようにすると良い。これにより、データの陳腐化による判定精度の低下を防止することができる。
【００２０】
本発明に係わる与信判定システムは、さらに、年収額と支給額算定テーブルの係数から算出される想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率と、支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの有効度とに対応してポイント値が設定された妥当性判定テーブルを備え、書類信頼性判定手段は、所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の属性情報から該当する企業の支給額算定テーブルにアクセスして該顧客の年収額に対応する係数を抽出し、該顧客の年収額と抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算する一方、支給額算定テーブルの係数を算出するためのデータの取得時期に応じて支給額算定テーブルの有効度を演算し、妥当性判定テーブルを参照して、当該演算した乖離率と有効度とに対応するポイント値を抽出し、該ポイント値が予め定めた所定値以上か否かによって信頼性の有無を判定し、与信補正手段は、ポイント算出テーブルからカテゴリごとに抽出したポイント値の合計値と妥当性判定テーブルのポイント値とにもとづいて補正ルールを抽出することを特徴とする。
【００２１】
本発明では、乖離率と有効度のマトリックスでポイント付けされた妥当性判定テーブルを用いて、そのテーブルから抽出したポイント値が所定値以上ならば信頼性有りと判定し、さらにそのポイント値とポイント算出テーブルとのポイント値をもとに、補正ルールテーブルから該当する補正ルールを抽出する。
【００２２】
信頼性を乖離率と有効度によって定量的に評価可能にすることにより、顧客の提出した所得証明書類データでは高いポイント値になったとしても、信頼性の程度によって、融資条件を調整してリスクを低減することができる。
【００２３】
また、本発明に係わる書類改竄判定方法は、顧客端末から通信回線を介して送られてくる通帳その他の所得証明書類の画像データを管理サーバで受信し、所得証明書類の記載内容の改竄の有無を判定する書類改竄判定方法であって、管理サーバにおいて、企業ごとにその企業の年齢別の年収額と差引支給額の係数を保存する支給額算定テーブルを記憶するステップと、顧客端末から送られてくる少なくとも２種類の所得証明書類の画像データを受信するステップと、受信した画像データから文字情報を抽出するステップと、所得証明書類に年収額の把握可能な所定の所得書類が含まれている場合、顧客の勤務する企業の支給額算定テーブルにアクセスして顧客の年収額に対応する係数を抽出し、顧客の年収額と抽出した係数とを用いて想定差引支給額を算出し、該想定差引支給額と通帳に記載されている差引支給額との乖離率を演算し、該乖離率を用いて改竄の有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明では、支給額算定テーブルを用いて算出した想定差引支給額と、通帳の差引支給額との乖離率によって改竄の有無を判定する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、２つ以上の所得証明書類から得られる情報を比較し、矛盾があるか否かを判定することで、高い精度で改竄の有無を判定することができる。
【００２６】
また、顧客の属性情報や信用情報によって基本与信を判定し、次に所得証明書類の文字情報により、この基本与信を補正することにより、効率的に信頼性の高い与信判定をすることができる。
【００２７】
特に、所得情報に加えて、クレジット決済や公共料金支払等の情報が記載されている通帳の画像データを得るようにすることで、顧客（申込者）の経済状況を反映した、より信頼性の高い与信判定をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
図１は、本発明の実施の形態による与信判定システムの機能ブロック図である。この図において、与信判定システム１は、与信判定処理を実行する管理サーバ１０、通信回線５との通信制御を実行する制御部１１、顧客の属性情報や信用情報を保存する顧客ＤＢ１２、顧客端末２から通信回線５を介して送られてくる顧客の所得証明書類データを保存する所得証明書類ＤＢ１３、および、顧客端末２へ融資契約の申込に必要な情報を提供するＷＥＢサーバ１４を有している。
【００２９】
管理サーバ１０は、顧客端末２から送られてくる情報を受信する情報受信手段２１、顧客端末２へ情報を送信する情報送信手段２２、各データベース（ＤＢ）１２、１３の情報を更新する情報更新手段２３、顧客端末２から送られてくる画像データから文字情報を抽出する文字情報抽出手段２４、顧客の属性情報や信用情報をもとに融資条件である基本与信を判定する基本与信演算手段２５、顧客の所得証明書類をもとにこの基本与信を補正する与信補正手段２６、改竄の有無など書類の信頼性を判定する書類信頼性判定手段２７、および顧客のＩＤ、パスワードを発行管理するＩＤ・パスワード発行手段２８を有している。各手段２１〜２８は、ＣＰＵの機能としてプログラムによって実現可能である。
【００３０】
次に、図２と図３にもとづいて上記の構成を有する与信判定システム１の動作を約定変更の場合と、新規契約の場合について夫々説明する。
【００３１】
<１．約定変更の場合>
まず、図２を用いて約定変更の場合の与信判定の処理手順について説明する。
与信判定システム１は、顧客端末２からアクセスがあると、情報受信手段２１を起動し、ＩＤ、パスワードの入力を促す（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。そして、顧客端末２から送られてくるＩＤ、パスワードによって顧客を特定し（Ｓ１０３）、その顧客の会員専用ページへログインする（Ｓ１０４）。なお、顧客端末２は、ＷＥＢサーバ１４にアクセスして、このＷＥＢ画面を通して管理サーバ１０と情報の受け渡しを行う。
【００３２】
会員サービス用のメニューの中から「契約変更」の選択があると（Ｓ１０５）、契約変更の希望額の入力を受け付ける（Ｓ１０６）。また、情報送信手段２２を介して所定の複数の所得証明書類の画像データを送信するよう促す（Ｓ１０７）。所得証明書類には、給与明細、源泉徴収票等がある。これらのうちの少なくとも１つの書類の画像データと、毎月の給与の金額が記載されている通帳の画像データを要求する。
【００３３】
なお、銀行と提携し、かつ、顧客が同意すれば、通帳の画像データに替えて銀行からデータを送信するようにしても良い。
【００３４】
その後、所定時間内に画像データを受信すると（Ｓ１０８）、これを所得証明書類ＤＢ１３に保存すると共に文字情報抽出手段２４によって、画像データの文字部分を認識して文字情報を抽出する（Ｓ１０９）。この文字情報の抽出は、ＯＣＲなどの既存の機能を使用する。
【００３５】
一方、顧客の所得履歴情報を所得証明書類ＤＢ１３に照会する（Ｓ１１０）。また、書類信頼性判定手段２７を起動して、通帳記載の文字情報と、他の所得証明書類の文字情報をもとに所得証明書類の信頼性を判定し、その結果、改竄の有無を判定する（Ｓ１１１）。
【００３６】
以下、図４を用いて書類信頼性判定手段２７によって実行されるステップＳ１１１、ステップＳ１１２の処理手順を詳述する。なお、本実施の形態では、通帳データと、それ以外の所得証明書類を用いて書類の信頼性を判定する場合の処理について説明する。
【００３７】
［１．１  書類信頼性判定処理］
書類信頼性判定手段２７は、起動されるとまず、取得した所得証明書類が月収額を確認することが可能な所定の所得証明書類か否かを判定し（Ｓ０１１）、月収額が確認可能な所得証明書類の場合は（Ｓ０１１で「ＹＥＳ」）、その書類から差引支給額を抽出する（Ｓ０１２）。なお、差引支給額とは、給与の支給総額から社会保険等の法定控除額と財形貯蓄等の控除額を除いた額で、図５の説明図に示すように予め所得証明書類の種類ごとに対応する項目の文字情報を項目対応テーブル３１に保存しておき、同月についてその項目の数字を抽出して比較を行うものである。図６は、項目対応テーブル３１のデータ構成例である。比較項目について、書類ごとに使用される可能性のある名称を全て登録しておく。
【００３８】
そして、月収額が確認可能な所得証明書類から算出した差引支給額と、通帳の振込み額との差が予め定められた閾値以下か否かを判定し（Ｓ０１３）、閾値以下ならば、両データは一致しているとして、信頼性有りと判定する（Ｓ０１４）。通帳の振込み額との差が閾値を超える場合は、信頼性なしと判定する（Ｓ０１５）。
【００３９】
一方、ステップＳ０１１において、月収額が確認可能な所得証明書類が存在しない場合は、年収額が確認可能な所定の所得証明書類が存在するか否かを判定する（Ｓ０１６）。存在しない場合は、所得証明書類が不足している旨を顧客端末２へ通知し（Ｓ０１７）、存在する場合は、以下に説明する想定差引支給額の算定処理、乖離率算定処理、データ有効度判定処理、妥当性判定処理を実行する（Ｓ０１８〜Ｓ０２１）。
【００４０】
次に、ステップＳ０１８〜ステップＳ０２１の各処理について説明する。
（１．１．１  想定差引支給額算定処理）（ステップＳ０１８）
想定差引支給額は、図７に示す支給額算定テーブル３２に記載の係数に顧客の所得証明書類から抽出した年収額を掛け合わせて算出するが、まずこの支給額算定テーブル３２の作成方法について説明する。
【００４１】
（１）保有データに顧客が勤務する企業のデータが一定数以上ある場合
１）回帰分析等の手法により、保有データから差引支給額と年齢との関係について回帰直線を求める。図８に差引支給額と年齢の回帰直線のイメージ図を示す。
たとえば、年齢（Ｘ）と差引支給額（Ｙ）のサンプルデータを（Ｘｉ、Ｙｉ）（ｉ＝１〜ｎ）としたとき以下の式によって回帰直線の傾きａと切片ｂを算出することができる。
【数１】
2010079555.tif 000003
２）同様に保有データから年収額と年齢との関係について回帰直線を求める。図は割愛するが、図８の縦軸（Ｙ）が年収額となる。
３）１）で求めた差引支給額と年齢の回帰直線と、２）で求めた年収額と年齢の回帰直線をもとに、年齢ごとの、年収額と差引支給額の係数（年収額の何割が差引支給額になっているか）を算定する。
【００４２】
なお、年齢との相関をもとにしているため、年代を分割し、年代ごと（例えば5年ごと）に分析することが望ましい。
図７の例では、３０歳〜３４歳についての表となっている。この支給額算定テーブル３２を予め作成して、所得証明書類ＤＢ１３に保存しておくのである。
４）所得証明書類の年収額に図７の係数を乗じ、想定差引支給額を算定する。
支給額算定テーブル３２の年収額の中で、所得証明書類の年収額以下で最も近い年収額の係数を採用する。
たとえば、所得証明書類の年収額が580万円の場合、この処理によって以下の想定差引支給額となる。
【００４３】
すなわち、580万円は、図７の支給額算定テーブル３２において、年収額576万円と年収額587万円の間であるため、表の年収額「576万円」を採用し、以下の式となる。
収額 580万円 × 係数 0.0467（年収額576万円の係数）＝想定差引支給額 27.1万円
【００４４】
（２）保有データに顧客が勤務する企業のデータが、一定数未満の場合
回帰分析等の手法により、同一業種における年収額と差引支給額の相関性から、当該顧客の想定差引支給額を算定する。図９は、所得証明書類ＤＢ１３に保存されている保有データの構成例である。会員ごとに年齢、勤務先企業名、職種（役職）所得証明書類の種別、取得時期、勤続年数、月収額あるいは年収額などの所得情報などが関連付けられて保存されている。
同一業種における回帰分析は、同一会社における回帰分析と同様の計算となるため、説明を割愛する。
【００４５】
（１．１．２  想定差引支給額と給与振込額の乖離率の算定処理）（ステップＳ０１９）
算定された想定差引支給額と、銀行入金明細の給与振込額との乖離について、以下の式で比率を算定する。
乖離率 ＝ （給与振込額 ÷ 想定差引支給額）×100 - 100
たとえば、想定差引支給額が27.1万円で、給与振込額が28.5万円の場合、乖離率は次のようになる。
乖離率 ＝ （給与振込額 28.5万円 ÷ 想定差引支給額 27.1万円）×100 - 100
＝ 5.2％
【００４６】
（１．１．３  データ有効度の判定処理）（ステップＳ０２０）
保有データは、取得時期が個々に違うため、古いデータを利用した判定の場合、有効度が低くなる。そのため、利用する保有データの取得時期をもとに有効度を判定する。
【００４７】
たとえば、５年以内のデータは有効度が高く、５年を超えたデータは有効度が下がるという想定において、図１０に示すデータ有効度判定テーブル３３を設け、このテーブルを用いてランク付けを行う。
【００４８】
なお、図１０の例では、３段階の分類としているが、より精緻に分類することも可能である。
【００４９】
（１．１．４  妥当性の判定処理）（ステップＳ０２１）
想定差引支給額と給与振込額の乖離率と、保有データの有効度から、図１１に示す妥当性判定テーブル３４を参照して、所得証明書類の妥当性を判定する。
【００５０】
この図において、妥当性判定テーブル３４は、信頼度ランクと乖離率とのマトリックスになっており、該当する行と列の交点となる欄が「×」の場合は、乖離率が高いため、妥当性が低いと判定する。「不可」は、利用保有データの精度が高くないため、判定不可と判定する。「○」の場合は、信頼性ありと判定する。一方、「×」または「不可」に該当する場合は、信頼性なしとしてオペレータによる対応となる。
【００５１】
以上の処理によって、書類の信頼性の判定を行う。上記の妥当性判定テーブル３４では、有効度と乖離率によって妥当性を判定することにしているが、運用上乖離率のみによって判定することも可能である。
【００５２】
なお、上記の書類信頼性判定処理において、ステップＳ０１４で月収額が確認可能な所得証明書類によって信頼性ありと判定された場合に終了するのではなく、図４中、破線で示すようにステップＳ０１６へ移行して、さらに年収額が確認可能な所定の所得証明書類についての処理を行うようにしても良い。
【００５３】
図２に戻って、書類信頼性判定手段２７による判定の結果、書類の信頼性なし、すなわち改竄されていると判定された場合は（Ｓ１１２で「ＹＥＳ」）、謝絶の通知を行う（Ｓ１１３）。
【００５４】
一方、信頼性有り、すなわち書類の改竄なし、と判定された場合は（Ｓ１１２で「ＮＯ」）、基本与信演算手段２５を起動して基本与信演算処理を実行する（Ｓ１１４）。
【００５５】
［１．２  基本与信演算処理］
図１２は、基本与信演算処理に用いられる与信情報テーブル３５のデータ構成例である。３桁のランク付け識別記号（ランクＩＤ）ごとに融資条件（利用限度額、利率）が定められている。所得情報によって、Ａランク、Ｂランク、・・・という上位桁が定まり、職業、役職等の収入安定度情報によって中位桁が定まり、借入れ・返済等の実績情報によって最下位桁が定まる。
【００５６】
そして、顧客の所得、職業等の情報、借入れ・返済実績をもとに、このテーブルを参照して、該当する融資条件を抽出する。
【００５７】
次に、与信補正手段２６を起動して、通帳記載の情報から顧客の基本与信を補正する（Ｓ１１５）。
以下、図１３〜図１８を用いて、通帳記入情報にもとづく与信補正処理について説明する。
【００５８】
［１．３  与信補正処理］
図１３において、与信補正手段２６は起動されると、まず通帳データにアクセスして（Ｓ３０１）、ポイント算出テーブル３６に規定する所定の入出金内容の有無について検索し、検出した入出金内容に対応するポイント値を算出する。
図１４にポイント算出テーブル３６のデータ構成例を示す。ここで、ポイント算出テーブル３６は、通帳データの入出金内容（カテゴリ）ごとに予めポイント付けされている。
以下、簡単に入出金内容とポイント付けの考え方について説明する。
【００５９】
図１４（ａ）において、入出金内容として１カ月におけるＡＴＭ引出時手数料発生回数をポイント算出の対象とするのは、通帳の「取引内容」と「支払額」から、引出の際には余計な手数料をかけることがないよう計画的に行われているかを判定するためである。本実施形態では、0回は5ポイント、8回以上は-5ポイントとして、発生回数1〜7回については、その間のポイント数を割り付けている。なお、優遇カードで後日手数料分が戻る場合は発生回数0とする。
【００６０】
図１４（ｂ）のクレジット＋ＡＴＭ出金の給与に対する割合については、通帳の「取引内容」と「支払額」から、引出額（デビット支払いも含む）・クレジットにおける出費を確認する。ローン等がある場合は、この項目に含める。クレジットと現金も合計にしているのは、支払いの形態が多様化しているので、生活費において現金を使用しない場合もあるからである。電子マネーの場合は、現金チャージかクレジットチャージになるため、クレジットかＡＴＭ出金に含んでいる。公共料金をクレジット支払いにしている場合や現金払いにしている場合は、通帳に公共料金支払額の記載が無い。通帳に公共料金支払額の記載が無い場合は、公共料金を給与の10%と想定し、0ポイントを扶養家族有り81%〜95% 扶養家族無し71％〜95％  -5Pを95%超とする。なお、公共料金支払額の記載の有無は、「取引内容」に公共料金の記載がない事で判定できる。
【００６１】
また、図１４（ｃ）の公共料金の給与に対する割合については、通帳の「取引内容」と「支払額」から、公共料金の合計額を算出し判定する。分譲タイプマンション・一軒家などの持ち家状況や、寒冷地冬季などの地域季節などの条件別に、条件ごとの公共料金割合についてポイント付けを行う。ポイント付けについては、図１４（ｃ）のとおりであるが、大人が6人以上同居する場合は、(1)で15%超、(2)で10%超でも＋5Pとする。
【００６２】
図１４（ｄ）の家賃（住宅ローン）の給与に対する割合については、通帳の「取引内容」と「支払額」から、家賃(住宅ローンを含む）の給与全体に占める割合を判定する。社宅や借り上げ社宅の場合は、自己負担分の金額を判定する。更に、給与から差し引かれて残金を銀行に振り込まれている場合は自己負担分を一旦、記載されている給与にプラスして割合を算出し判定する。
【００６３】
以下、図１３に戻って、上述の具体的処理を説明すると、与信補正手段２６は、通帳データをもとにＡＴＭ引き出し時の手数料の発生回数を算出し（Ｓ３０２）、次にポイント算出テーブル３６にアクセスして、算出した手数料発生回数に対応するポイント値を抽出する（Ｓ３０３）。
【００６４】
また、クレジットカードの引き落とし額とＡＴＭ出金額の給与に対する割合を算出する（Ｓ３０４）。そして、ポイント算出テーブル３６にアクセスして、算出した割合に対応するポイント値を抽出する（Ｓ３０５）。
次に公共料金の給与に対する割合を算出し（Ｓ３０６）、ポイント算出テーブル３６にアクセスして、算出した割合に対応するポイント値を抽出する（Ｓ３０７）。
【００６５】
家賃（住宅ローン）の給与に対する割合を算出し（Ｓ３０８）、ポイント算出テーブル３６にアクセスして、算出した割合に対応するポイント値を抽出する（Ｓ３０９）。
【００６６】
次に、抽出したカテゴリごとのポイント値を合計し（Ｓ３１０）、このポイント合計値をもとに補正ルールテーブル３７を参照して補正ルールを選択し（Ｓ３１１）、ポイント合計値に該等する処理を実行する。図１５に補正ルールテーブル３７のデータ構成例を示す。ここで、補正ルールテーブル３７は、ポイントごとに補正処理内容が保存されている。
【００６７】
すなわち、ポイント合計値が２０の場合は、利用限度額補正処理を実行し、ポイント合計値が１０〜１９の範囲にある場合は、利率補正処理１を実行し、ポイント合計値がー５以下の場合は、利率補正処理２を実行する。
【００６８】
なお、プログラムで分岐させる場合は、ステップＳ３１２〜ステップＳ３１４の処理を実行することになる。
【００６９】
以下、各補正ルール（利用限度額補正処理、利率補正処理１、利率補正処理２）の処理手順について個々に説明する。
（１．３．１  利用限度額補正処理）（図１６）
まず、基本与信演算手段２５によって求めた基本与信のランクＩＤの上位桁、中位桁、下位桁を一時バッファに退避する。
【００７０】
ランクＩＤの中位桁が「１」か否かを判定し（Ｓ４０２）、「１」でない場合は、ランクＩＤの中位桁を１減算（デクリメント）して（Ｓ４０３）、求めた中位桁と、ステップＳ４０１で退避したランクＩＤの上位桁、下位桁を組み合わせて補正ランクＩＤを生成する。（Ｓ４０４）。
【００７１】
一方、ステップＳ４０２で、ランクＩＤの中位桁が「１」で、かつランクＩＤの下位桁が「１」でない場合は（Ｓ４０５で「ＮＯ」）、ランクＩＤの下位桁をデクリメントする（Ｓ４０６）。そして、求めた下位桁が「１」か否かを判定し（Ｓ４０７）、「１」でない場合は（Ｓ４０７で「ＮＯ」）、さらにランクＩＤの下位桁をデクリメントして（Ｓ４０８）、求めた下位桁とステップＳ４０１で退避したランクＩＤの上位桁、中位桁を組み合わせて補正ランクＩＤを生成する（Ｓ４０９）。
【００７２】
（１．３．２  利率補正処理１）（図１７）
まず、基本与信演算手段２５によるランクＩＤの上位桁、中位桁、下位桁を一時バッファに退避する（Ｓ５０１）。
【００７３】
そして、ランクＩＤの下位桁が「１」か否かを判定し（Ｓ５０２）、「１」でなければランクＩＤの下位桁をデクリメントして（Ｓ５０３）、求めた下位桁と、ステップＳ５０１で退避したランクＩＤの上位桁、中位桁を組み合わせて補正ランクＩＤを生成する（Ｓ５０４）。
【００７４】
（１．３．３  利率補正処理２）（図１８）
まず、基本与信演算手段２５によるランクＩＤの上位桁、中位桁、下位桁を一時バッファに退避する（Ｓ６０１）。
そして、ポイント値を「ー５」で割った商を変数Ｉへ代入する（Ｓ６０２）。
【００７５】
続いて、変数Ｉが「１」以上か否かを判定し、１以上でなければ、求めた下位桁とステップＳ６０１で退避したランクＩＤの上位桁、中位桁を組み合わせて補正ランクＩＤを生成する（Ｓ６０５）。
【００７６】
一方、ステップＳ６０３で１以上の場合は、次にランクＩＤの下位桁がその取り得る最大値か否かを判定し、最大値でなければ、ランクＩＤの下位桁を１加算し（Ｓ６０３）、変数Ｉの値を１減算して（Ｓ６０７）、ステップＳ６０３へ戻る。
【００７７】
なお、ステップＳ６０４でランクＩＤの下位桁が最大値に達している場合は（Ｓ６０４）、ステップＳ６０５へ移行する。
【００７８】
以上の手順によって与信補正処理を行う。この与信補正処理での特徴は、その補正内容ごとにランク付けして、各桁にランクを組み合わせたＩＤを付し、これをキーとして貸付条件を抽出可能にしておくことである。これによって、精度の高い補正処理が可能となる。また、実体に併せて補正ルールテーブル３７を更新していけばよいので、効率化を図ることができる。
【００７９】
再び図２に戻り、ステップＳ１１５による補正後の与信判定結果による利用限度額と既に入力した顧客の希望変更額とを比較して、約定（利用限度額）の変更が可能な否かを判定する（Ｓ１１６）。その結果、約定を変更できない場合は（Ｓ１１６で「ＮＯ」）、その旨を通知して処理を終了する（Ｓ１１７）。
【００８０】
一方、約定の変更が可能な場合は（Ｓ１１６で「ＹＥＳ」）、変更額を通知する（Ｓ１１８）。そして、変更額を顧客ＤＢ１２に記録し、所得情報および所得証明書類の画像データを所得証明書類ＤＢ１３に保存する（Ｓ１１９）。
以上の如く、約定変更処理を実行する。
【００８１】
次に、新規契約の場合の処理手順について説明する。
<２．新規契約の場合>
図３において、与信判定システム１は、顧客端末２からアクセスがあると、情報受信手段２１が起動し、メニューの選択を促す（Ｓ２０１、Ｓ２０２）。そして、顧客端末２を介して必要項目の入力があると（Ｓ２０３）、上述した通帳その他の所得証明の画像データを送信するよう促す（Ｓ２０４）。
【００８２】
その後、所定時間内に画像データを受信すると（Ｓ２０５）、文字情報抽出手段２４によって、画像の文字部分を認識して文字情報を抽出する（Ｓ２０６）。
【００８３】
そして、書類信頼性判定手段２７を起動して、通帳記載の文字情報と、他の所得証明書類の文字情報をもとに所得証明書類の信頼性を判定し、改竄の有無を判定する（Ｓ２０７）。この書類信頼性判定手段２７の処理については上記と同様であるので説明を割愛する。
【００８４】
書類信頼性判定手段２７による判定の結果、改竄されていると判定された場合は（Ｓ２０８で「ＹＥＳ」）、謝絶の通知を行う（Ｓ２０９）。
改竄なし（Ｓ２０８で「ＮＯ」）、と判定された場合は、基本与信演算手段２５を起動して基本与信演算処理を実行する（Ｓ２１０）。次に、与信補正手段２６を起動して、通帳記載の情報から顧客の基本与信を補正する（Ｓ２１１）。この基本与信演算処理と与信補正処理は上記と同様であるので説明を割愛する。
【００８５】
この補正後の与信判定結果により契約可能か否かを判定し（Ｓ２１２）、契約可能でなければ（Ｓ２１２で「ＮＯ」）、謝絶の通知を行い（Ｓ２１３）、契約可能ならば（Ｓ２１２で「ＹＥＳ」）、融資条件である利用限度額と利率を通知する（Ｓ２１４）。
【００８６】
また、ＩＤ・パスワード発行手段２８によってＩＤを発行し（Ｓ２１５）、カード発行の手配を通知する（Ｓ２１６）。そして、利用限度額、利率を顧客ＤＢ１２に記録し、所得情報、所得証明書類の画像データを所得証明書類ＤＢ１３に保存する（Ｓ２１７）。
以上の如く新規契約処理を実行する。
【００８７】
以上、本実施の形態によれば、２つ以上の所得証明書類から得られる情報をもとに、予め定められた所定の項目ごとに比較し、矛盾があるか否かを判定することで、簡便な処理で改竄の有無を精度良く判定することができる。
【００８８】
また、顧客の属性情報や信用情報によって基本与信を判定し、次に所得証明書類の文字情報により、この基本与信を補正することにより、効率的に信頼性の高い与信判定をすることができる。
【００８９】
特に、複数の項目からなる融資条件について、項目ごとに番号などの順序識別可能なＩＤによってランク付けし、項目ごとのＩＤの組み合わせによって融資条件を特定するランクＩＤを形成し、所得証明書類の所定の項目をチェックすることによってポイント付けを行い、一方、項目ごとの補正ルールを保存する補正ルールテーブル３７を持たせ、ポイントの合計値によって該当する補正ルールを抽出して項目ごとのＩＤを補正し、この補正後のＩＤの組み合わせによって定まるランクＩＤの融資条件を抽出することによって、複数の項目からなる基本与信の補正処理を効率的に行うことができる。また、補正ルールテーブル３７を修正することによって、補正処理を変更できるので、融資条件の見直しに関する保守作業が容易になる。
【００９０】
また、月収額と年収額の夫々の所得証明書類を用いて、支給額算定テーブル３２によって、所定の項目に対する比較を行い、両データの乖離率によって信頼性を判定するので、誤差を含む計算に対しても有効な判定処理が可能となる。さらに、データの取得時期に応じて支給額算定テーブル３２の有効度を演算し、この有効度と乖離率とにもとづいて信頼性の有無を判定することにより、データの陳腐化による判定精度の低下を防止することができる。
【００９１】
（他の実施例）
上記で演算した乖離率や有効度は、書類の信頼性の判定に用いるものであるが、これを与信判定に用いるようにしても良い。
【００９２】
すなわち図１９に示すように妥当性判定テーブル３４によってこれをポイント化し、与信補正処理においてこのポイント値を補正ルールの抽出に用いる。たとえば、図１４に示すポイント算出テーブル３６をカテゴリごとに0Ｐ〜10Ｐの範囲でポイント付けし、図１３のステップＳ３１０で求めたポイント合計値に妥当性判定テーブル３４のポイント値を掛け合わせて算出したポイント値に基づいて補正ルールテーブル３７から該当する補正ルールを抽出するようにする。あるいは、上述の与信補正処理後に、特定の条件、たとえば利用限度額について、妥当性判定テーブル３４にもとづくポイント値によってさらに補正処理を行うようにしても良い。
【００９３】
妥当性判定テーブル３４をポイント値で管理する場合には、閾値を設定し、ポイント値以上ならば信頼性有り、閾値以下ならば信頼性なしと判定する。たとえば、図１９の妥当性判定テーブル３４の乖離率と有効度のマトリックスで表される各欄はポイント値が割り付けられており、ポイント値が０は信頼性無し、ポイント値が１以上の場合は信頼性あり、と判定する。
【００９４】
これによって、信頼性ありと判定された場合でも、その信頼性の程度によって利用限度額などの融資条件を補正でき、上記の閾値のチェックで検出できない書類の改竄に対しての融資リスクを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施の形態による与信判定システムの機能ブロック図である。
【図２】約定変更の場合の与信判定システム１の全体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図３】新規契約の場合の与信判定システム１の全体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の書類信頼性判定手段２７の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】複数の所得証明書類間の項目比較処理の説明図である。
【図６】図１の管理サーバ１０に備える項目対応テーブル３１のデータ構成図である。
【図７】図１の管理サーバ１０に備える支給額算定テーブル３２のデータ構成図である。
【図８】本発明の実施の形態による差引支給額と年齢の回帰直線の概要図である。
【図９】図１の所得証明書類ＤＢ１３の保有データの構成例である。
【図１０】図１の管理サーバ１０に備えるデータ有効度判定テーブル３３のデータ構成図である。
【図１１】図１の管理サーバ１０に備える妥当性判定テーブル３４のデータ構成図である。
【図１２】図１の管理サーバ１０に備える与信情報テーブル３５のデータ構成図である。
【図１３】図１の与信補正手段２６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１の管理サーバ１０に備えるポイント算出テーブル３６のデータ構成図である。
【図１５】図１の管理サーバ１０に備える補正ルールテーブル３７のデータ構成図である。
【図１６】図１３の利用限度額補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１３の利率補正処理１の手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１３の利率補正処理２の手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１１の他の実施例による妥当性判定テーブル３４のデータ構成図である。
【符号の説明】
【００９６】
１  与信判定システム
２  顧客端末
５  通信回線
１０  管理サーバ
１１  制御部
１２  顧客データベース（ＤＢ）
１３  所得証明書類データベース（ＤＢ）
１４  ＷＥＢサーバ
２１  情報受信手段
２２  情報送信手段
２３  情報更新手段
２４  文字情報抽出手段
２５  基本与信演算手段
２６  与信補正手段
２７  書類信頼性判定手段
２８  ＩＤ・パスワード発行手段
３１  項目対応テーブル
３２  支給額算定テーブル
３３  データ有効度判定テーブル
３４  妥当性判定テーブル
３５  与信情報テーブル
３６  ポイント算出テーブル
３７  補正ルールテーブル
【図２】
2010079555.tif 000004
【図３】
2010079555.tif 000005
【図４】
2010079555.tif 000006
【図５】
2010079555.tif 000007
【図６】
2010079555.tif 000008
【図７】
2010079555.tif 000009
【図８】
2010079555.tif 000010
【図９】
2010079555.tif 000011
【図１０】
2010079555.tif 000012
【図１１】
2010079555.tif 000013
【図１２】
2010079555.tif 000014
【図１３】
2010079555.tif 000015
【図１４】
2010079555.tif 000016
【図１５】
2010079555.tif 000017
【図１６】
2010079555.tif 000018
【図１７】
2010079555.tif 000019
【図１８】
2010079555.tif 000020
【図１９】
2010079555.tif 000021
【図１】
2010079555.tif 000022